分治算法的基本思想是将一个大问题分解成若干个子问题,递归地解决每个子问题,然后将每个子问题的解合并起来得出整个问题的解。分治算法的基本步骤为:
原文:Optimizing Recurrent Neural Networks in cuDNN 5 作者:Jeremy Appleyard 翻译:赵屹华 审校:刘翔宇 责编:周建丁(zhoujd@csdn.net) 在GTC2016大会上,NVIDIA发布了最新版本的深度学习开发包,其中包括了cuDNN 5。第五代cuDNN引入了新的特性,提升了性能,并且支持最新一代的NVIDIA Tesla P100 GPU。cuDNN的新特性包括: 使用Winograd卷积算法,计算前向、后向卷积速度更快; 支
ForkJoin框架是Java并发包(java.util.concurrent)的一部分,主要用于并行计算,特别适合处理可以递归划分成许多子任务的问题,例如大数据处理、并行排序等。该框架的核心思想是将一个大任务拆分成多个小任务(Fork),然后将这些小任务的结果汇总起来(Join),从而达到并行处理的效果。
上一节学习了Java8中比较常用的内置collector的用法。接下来就来理解下collector的组成。 Collector定义 Collector接口包含了一系列方法,为实现具体的归约操作(即收集器)提供了范本。我们已经看过了Collector接口中实现的许多收集器,例如toList或groupingBy。这也意味着你可以为Collector接口提供自己的实现,从而自由创建自定义归约操作。 要开始使用Collector接口,我们先来看看toList的实现方法,这个在日常中使用最频繁的东西其实也简单。 C
我们聊了性能优化的六大原则。原则有了,但是在针对实际的性能问题的时候,用什么样的解决方案才可以提升性能呢?这就需要你了解具体的优化策略了。
Collector 接口包含了一系列方法,为实现具体的归约操作(即收集器)提供了范本。
欢迎开始学习GPU入门课程!GPU(图形处理器)在计算机科学和深度学习等领域有着广泛的应用。以下是一个适用于初学者的GPU入门学习课程目录,帮助了解GPU的基本概念、架构和编程:
我将这十大策略分成五个类别,每个类别对应两个相关策略,帮助你掌握。这五个类别是:时空相互转换、并行 / 异步操作、预先 / 延后处理、缓存 / 批量合并、算法设计和数据结构。我们现在一个个来讲。
归并排序是分治法(Divide and Conquer)的一个典型的应用,属于比较类非线性时间排序。比较类排序中性能最佳,应用广泛。
https://docs.oracle.com/javase/8/docs/api/
⚜ 2016年8月,我有机会在斯坦福大学小住,与朋友在计算机学院William Gates大楼讨论问题,忽然发现了Donald Knuth的办公室,于是拍下了这张照片
标记为async的脚本并不保证按照指定它们的先后顺序执行。对它来说脚本的加载和执行是紧紧挨着的,所以不管你声明的顺序如何,只要它加载完了就会立刻执行。
Java 8之前的集合类库主要依赖于 外部迭代(external iteration)。 Collection实现 Iterable接口,从而使得用户可以依次遍历集合的元素。比如我们需要把一个集合中的形状都设置成红色,那么可以这么写:
ava.util.concurrent.ForkJoinPool由Java大师Doug Lea主持编写,它可以将一个大的任务拆分成多个子任务进行并行处理,最后将子任务结果合并成最后的计算结果,并进行输出。本文中对Fork/Join框架的讲解,基于JDK1.8+中的Fork/Join框架实现,参考的Fork/Join框架主要源代码也基于JDK1.8+。
在开始讨论并行流之前,我先引发一下大家的思考,就你看到这篇文章的时间,你们是不是经常听到,Intel i7 CPU什么8核16线程,什么Android手机8核4GB这种消息,既然我们是处于一个多核处理器的时代,你们有没有想过并行地操作数组和集合框架,从而高速地执行我们对数组或者集合的一些操作呢?
前端 性能优化 可以分为三个level:静态资源优化、接口访问优化、页面渲染速度优化,在操控门槛上依次递增,优化效果上越发没有这么明显,所以很多小团队只会做到了第一个level
网站前端的用户体验,决定了用户是否想要继续使用网站以及网站的其他功能,网站的用户体验佳,可留住更多的用户。除此之外,前端优化得好,还可以为企业节约成本。那么我们应该如何对我们前端的页面进行性能优化呢?
例如,电商系统中的订单表,常常使用用户ID的Hash值来实现分表分库,这样是为了减少单个表的数据量,优化用户查询订单的速度。
代码如上所示,外循环每执行一次,我们要进行一次乘法计算。i = 0,ni = 0;i = 1,ni = n;i = 2,ni = 2n。因此,我们可以把乘法换成加法,以n为步长,这样就减小了外循环的代码量。
陈焕生 Oracle Real-World Performance Group 成员,senior performance engineer,专注于 OLTP、OLAP 系统 在 Exadata 平台和 In-Memory 特性上的最佳实践。个人博客 http://dbsid.com 。 上一篇请阅读:深入并行:从生产者到消费者模型深度理解Oracle的并行 数据倾斜对不同分发方式的影响 数据倾斜是指某一列上的大部分数据都是少数热门的值(Popular Value)。Hash join 时, 如果
归并排序是分治法(Divide and Conquer)的一个典型的应用。将已有序的子序列合并,得到完全有序的序列;即先使每个子序列有序,再使子序列段间有序。若将两个有序表合并成一个有序表,称为二路归并。
并行执行模式 推测执行模式 数据倾斜时开启负载均衡模式 map缓冲区大小 溢写磁盘百分比 开启combanier提前预聚合 设置reduce拉取数据的内存缓冲区大小 开启kryo序列化 使用Snappy压缩方式 合并小文件 开启Jvm重用
MapReduce是一种编程模型,用于大规模数据集(大于1TB)的并行运算。概念"Map(映射)"和"Reduce(归约)",和它们的主要思想,都是从函数式编程语言里借来的,还有从矢量编程语言里借来的特性。它极大地方便了编程人员在不会分布式并行编程的情况下,将自己的程序运行在分布式系统上。 当前的软件实现是指定一个Map(映射)函数,用来把一组键值对映射成一组新的键值对,指定并发的Reduce(归约)函数,用来保证所有映射的键值对中的每一个共享相同的键组。
获得 C 矩阵的计算方法都是相同的,只不过使用的是矩阵 A、B 不同的元素来进行计算,即不同数据的大量相同计算操作,这种计算是特别适合使用GPU来计算,因为GPU拥有大量简单重复的计算单元,通过并行就能极大的提高计算效率。
NHWC和NCHW是卷积神经网络(cnn)中广泛使用的数据格式。它们决定了多维数据,如图像、点云或特征图如何存储在内存中。
这种方法利用Stream API的filter和collect操作来找到两个列表的交集。
对于List 集合类,我想大家肯定很了解了,那我想一定也知道集合的顶端接口 Collection。在 Java8 中,Collection 新增了两个流方法,分别是 Stream() 和 parallelStream()
合并图片(如css sprites,内置图片使用数据)、合并CSS、JS,这一点很重要,但是要考虑合并后的文件体积。
TaskManager 执行具体的 Task。TaskManager 为了对资源进行隔离和增加允许的task数,引入了 slot 的概念,这个 slot 对资源的隔离仅仅是对内存进行隔离,策略是均分,比如 taskmanager 的管理内存是 3 GB,假如有两个 slot,那么每个 slot 就仅仅有 1.5 GB 内存可用。
一个精简且有效的DOM结构可以加速页面渲染,提高用户交互响应速度,并减少内存使用。
合并排序,顾名思义,就是通过将两个有序的序列合并为一个大的有序的序列的方式来实现排序。合并排序是一种典型的分治算法:首先将序列分为两部分,然后对每一部分进行循环递归的排序,然后逐个将结果进行合并。
前端方面: 减少HTTP请求:合并文件、CSS精灵、inline Image 减少DNS查询:DNS查询完成之前浏览器不能从这个主机下载任何任何文件。方法:DNS缓存、将资源分布到恰当数量的主机名,平衡并行下载和DNS查询 避免重定向:多余的中间访问 使Ajax可缓存 非必须组件延迟加载 未来所需组件预加载 减少DOM元素数量 将资源放到不同的域下:浏览器同时从一个域下载资源的数目有限,增加域可以提高并行下载量 减少iframe数量 不要404 S
需要注意的是,本次Java10并不是Oracle的官方LTS版本,所以咱们可以先了解新特性。然后坐等java11的发布再考虑在生产中使用吧
元素是特定类型的对象,形成一个队列。Java中的Stream并不会存储元素,而是按需计算。 数据源 流的来源。可以是集合,数组,I/O channel, 产生器generator 等。 聚合操作 类似SQL语句一样的操作, 比如filter, map, reduce, find, match, sorted等。 和以前的Collection操作不同, Stream操作还有两个基础的特征:
2.编写出编译器能够有效优化以转换成高效可执行代码的源代码(例如,在C语言中,指针运算和强制类型转换使得编译器很难对它进行优化)。
在QuestDB(https://questdb.io/),我们已经建立了一个专注于性能的开源时间序列数据库。我们创建QuestDB是为了将我们在低延迟交易方面的经验以及我们在该领域开发的技术方法带到各种实时数据处理用途中。
此文主要讲的事情是如何让用户快点看到首屏页面,其主要影响因素是延迟和解析渲染耗时。有关安全部分其实也是优化的一部分。我们着重说下网络部分。
Java中,函数需要作为实现了Spark的org.apache.spark.api.java.function包中的任一函数接口的对象来传递。(Java1.8支持了lamda表达式)
普通的 map 算子对 RDD 中的每一个元素进行操作,而 mapPartitions 算子对 RDD 中每一个分区进行操作。
渲染过程说白了,首先是基于 HTML 构建一个 DOM 树,这棵 DOM 树与 CSS 解释器解析出的 CSSOM 相结合,就有了布局渲染树。最后浏览器以布局渲染树为蓝本,去计算布局并绘制图像,我们页面的初次渲染就大功告成了。
出处:http://www.cnblogs.com/archimedes/p/mapreduce-principle.html
编译:archimedes http://www.cnblogs.com/archimedes/p/mapreduce-principle.html 一个有趣的例子 你想数出一摞牌中有多少张黑桃。直观方式是一张一张检查并且数出有多少张是黑桃? 📷 MapReduce方法则是: 给在座的所有玩家中分配这摞牌 让每个玩家数自己手中的牌有几张是黑桃,然后把这个数目汇报给你 你把所有玩家告诉你的数字加起来,得到最后的结论 拆分 MapReduce合并了两种经典函数: 1、映射(Mapping)对集合里的每个目标应用
项目负责人Philippe Tillet表示:「我们的目标是让Triton成为深度学习中CUDA的替代品」。
笔者主力机是MBAM1芯片(8+256),某个下午巩固循环突然思考到个问题,小循环很快就能run出来,中循环还勉勉强强,稍微上点强度就运行的很慢。虽然是CPU占用100%,8颗核心好像是偷着懒跑的,但是丢给我那台4核心8线程黑苹果,是跑满的,说明ARM在多线程的时候,有点东西
Flink 为流处理和批处理分别提供了 DataStream API 和 DataSet API。正是这种高层的抽象和 flunent API 极大地便利了用户编写大数据应用。不过很多初学者在看到官方文档中那一大坨的转换时,常常会蒙了圈,文档中那些只言片语也很难讲清它们之间的关系。所以本文将介绍几种关键的数据流类型,它们之间是如何通过转换关联起来的。下图展示了 Flink 中目前支持的主要几种流的类型,以及它们之间的转换关系。
作者:ouven https://my.oschina.net/zhangstephen/blog/1601382 摘要: 前端性能优化是一个很宽泛的概念,本书前面的部分也多多少少提到一些前端优化方法,这也是我们一直在关注的一件重要事情。配合各种方式、手段、辅助系统,前端优化的最终目的都是提升用户体验,改善页面性能,我们常常竭尽全力进行前端页面优化,但却忽略了这样做的效果和意义。先不急于探究前端优化具体可以怎样去做,先看看什么是前端性能,应该怎样去了解和评价前端页面的性能。 通过性能测速和分析,我们基本可以
接着之前写的并行算法parallel包,parallel相比foreach来说,相当于是foreach的进阶版,好多东西封装了。而foreach包更为基础,而且可自定义的内容很多,而且实用性比较强,可以简单的用,也可以用得很复杂。笔者将自己的学习笔记记录一下。
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